论文摘要
基于雨声信号测量雨量大小是一种新的雨量测量方法,为了解决雨声信号与环境声音混叠的问题,本文采用固定点算法(Fast ICA),分别将大、中、小三种雨声与雷声、鸟鸣声两种不同的环境声音信号混合,对其进行盲源分离(BSS)实验,求得混合矩阵及分离矩阵,将雨声信号从混合信号中分离出来,提取纯净的雨声信号。运用主成分分析(PCA)求得混合信号的分离矩阵,实现雨声信号分离。通过仿真实验对Fast ICA算法和PCA算法求得的分离矩阵进行了对比与分析研究,说明了在任何一种雨声信号混合条件下,盲源分离Fast ICA算法的信噪比有显著提升,均方根误差较低,明显优于PCA算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴佳佳,行鸿彦,孙江
关键词: 雨声信号,盲源分离,固定点算法,主成分分析
来源: 电子测量与仪器学报 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 气象学
单位: 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
基金: 江苏省重点研发计划(BE2018719),国家重点研发计划(2018YFC1506102)资助项目
分类号: P426.613
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902248
页码: 144-153
总页数: 10
文件大小: 499K
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